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カーネギーメロン大学のロボティクス研究所（RI）の研究者たちは、災害後に救助隊が情報を収集し、より良い判断を下すために役立つ可能性がある、自律型空中ロボットの新しい探索方法と複数のロボット間の協調システムを開発した

世界中で毎年約100回の地震が被害をもたらしており、その被害には建物の倒壊や電線の切断などが含まれる。救助隊にとって、現場の状況を把握し、救助活動を集中させることは非常に重要であるが、同時に危険も伴う。

カーネギーメロン大学のロボティクス研究所の研究者たちは、災害後の廃墟内で自律型空中ロボットが探索を行い、複数のロボットが協調して作業するための新しい方法を開発した。この技術は、救助隊が情報を収集し、より良い判断を下すのに役立つ可能性がある。

RIの博士課程学生であるキム・スンチャン氏は、次のようにコメントしている。

スンチャン氏：この研究の重要な考え方の一つは、探索における冗長性を避けることでした。複数のロボットが探索を行うため、ロボット間の協調とコミュニケーションが不可欠です。私たちは各ロボットが異なる部屋を探索するようにシステムを設計し、一定数のドローンが最大限に多くの部屋を探索できるようにしました。

これらのドローンは、迅速にドアを検出することに重点を置いており、人などの重要な対象が廊下よりも部屋にいる可能性が高いためである。このターゲットとなる入口を見つけるため、ロボットは搭載されたライダーセンサーを使用して周囲の幾何学的特性を処理する。地面から約6フィートの高さで静かにホバリングしながら、空中ロボットは3Dライダーポイントクラウドデータを2Dの変換マップに変換する。

このマップは、セルまたはピクセルで構成された空間のレイアウトを画像として提供し、ロボットはこれを分析してドアや部屋を示す構造的な手がかりを探す。壁はドローンに近いピクセルとして表示され、開いているドアや通路は空白のピクセルとして表示される。研究者たちはドアをサドルポイントとしてモデル化し、ロボットが通路を迅速に特定して通過できるようにした。ロボットが部屋に入ると、その部屋は円として表示される。

キム氏は、研究チームがライダーセンサーをカメラよりも選んだ理由は2つあると説明した。まず、センサーはカメラよりも計算能力を少なく必要とする点。次に、倒壊した建物や自然災害の現場では、ほこりや煙が発生している可能性があり、従来のカメラでは視界が悪くなる恐れがあるためだ。

このロボットには中央制御基地が存在せず、各ロボットが環境理解と他のロボットとのコミュニケーションに基づいて最適な軌道を決定する。空中ロボットは、探査したドアや部屋のリストを共有し、既に訪れたエリアを避けるようにしている。

この研究には、RIの元ポスドクフェローであるミカ・コラ氏、RIのシニアロボティクスエンジニアであるジョン・ケラー氏、RIのアソシエートリサーチプロフェッサーであり、電気・コンピュータ工学部門での兼任ポジションも持つセバスチャン・シェラー氏、そしてシドニー工科大学の研究者であるグレアム・ベスト氏も参加している。

研究チームは、2024年6月に開催されたIEEE国際ロボティクス・オートメーション会議でこの研究を発表した。キム氏は今後、マルチロボット探索やタスク調整のための意味的シーン理解の研究を続けるとしている。

論文はこちら。

カーネギーメロン大学